Обучение в команде: как снизить переоценку в многоагентном обучении с подкреплением

Автор: Денис Аветисян

Новая методика QSIM позволяет стабилизировать процесс обучения в сложных многоагентных системах, учитывая схожесть действий агентов.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках предложенной схемы QSIM происходит самообучение представлений действий посредством автокодировщика, а затем вычисление косинусного сходства между отклоняющимися действиями [latex] a^{j}_{i} [/latex] и жадными действиями [latex] a^{*}_{i} [/latex] для получения взвешенных нормализованных весов, которые, в свою очередь, используются для построения почти жадных совместных действий [latex] c^{j}_{i} [/latex] и агрегирования их целевых значений временных различий (TD) в конечное взвешенное целевое значение TD [latex] Y_{QSIM} [/latex]. — В рамках предложенной схемы QSIM происходит самообучение представлений действий посредством автокодировщика, а затем вычисление косинусного сходства между отклоняющимися действиями $a^{j}_{i}$ и жадными действиями $a^{*}_{i}$ для получения взвешенных нормализованных весов, которые, в свою очередь, используются для построения почти жадных совместных действий $c^{j}_{i}$ и агрегирования их целевых значений временных различий (TD) в конечное взвешенное целевое значение TD $Y_{QSIM}$ .

Предлагаемый подход QSIM смягчает проблему переоценки в алгоритмах многоагентного обучения с подкреплением, используя взвешивание Q-функций на основе схожести действий.

Несмотря на успехи методов декомпозиции ценности в кооперативном обучении с подкреплением для нескольких агентов, они подвержены систематической переоценке Q-значений, особенно в условиях экспоненциально растущего пространства совместных действий. В данной работе, представленной в статье ‘QSIM: Mitigating Overestimation in Multi-Agent Reinforcement Learning via Action Similarity Weighted Q-Learning’, предложен фреймворк QSIM, использующий взвешивание по сходству действий для реконструкции целевых значений временных различий. Этот подход позволяет сглаживать целевые значения за счет учета близких по поведению действий, эффективно снижая переоценку и повышая стабильность обучения. Сможет ли QSIM стать основой для создания более надежных и эффективных алгоритмов обучения с подкреплением для сложных многоагентных систем?

Задача Координации в Многоагентных Системах

Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением сталкиваются с существенными трудностями при применении в многоагентных системах, где каждый агент действует автономно, без централизованного управления. В отличие от ситуаций, где агент взаимодействует с фиксированной средой, в многоагентной среде поведение каждого агента влияет на среду для всех остальных, создавая динамичную и непредсказуемую обстановку. Это приводит к тому, что пространство состояний и действий экспоненциально возрастает с увеличением числа агентов, что существенно затрудняет поиск оптимальных стратегий для каждого участника. Агенты должны не только научиться действовать в текущей обстановке, но и предвидеть действия других, координируя свои действия для достижения общих целей, что представляет собой сложную задачу обучения, требующую разработки новых подходов и алгоритмов.

Проблема «проклятия размерности» является серьезным препятствием в многоагентных системах. По мере увеличения числа взаимодействующих агентов, пространство возможных состояний и действий растет экспоненциально. Это означает, что для каждого агента необходимо учитывать огромное количество комбинаций действий других агентов, что делает обучение эффективной стратегии крайне сложным и ресурсоемким. $O(n^k)$ , где n — число агентов, а k — сложность задачи, наглядно демонстрирует эту экспоненциальную зависимость. В результате, алгоритмы обучения могут испытывать трудности с обобщением полученного опыта и нахождением оптимальных решений, особенно в динамичных и непредсказуемых средах. Увеличение числа агентов, казалось бы, должно приводить к улучшению результатов, но вместо этого часто вызывает снижение эффективности из-за неспособности эффективно исследовать и использовать все доступные возможности.

Сложность обучения эффективным стратегиям в многоагентных системах напрямую влияет на возможность достижения оптимального коллективного поведения. Возникающие трудности связаны с экспоненциальным ростом пространства состояний и действий по мере увеличения числа агентов, что делает процесс обучения чрезвычайно затратным и неэффективным. В результате, даже простые задачи, требующие согласованных действий, оказываются недостижимыми, а прогресс в решении более сложных задач, таких как скоординированное перемещение роботов или совместное планирование ресурсов, существенно замедляется. Неспособность агентов эффективно координировать свои действия приводит к субоптимальным решениям и снижению общей производительности системы, ограничивая потенциал применения многоагентных систем в реальных приложениях.

Неточные оценки ценности действий в системах с множеством агентов приводят к формированию неоптимальных стратегий и нестабильной динамике обучения. При оценке долгосрочных последствий действий каждого агента, ошибки в определении ценности могут накапливаться, особенно в сложных взаимодействиях. Это, в свою очередь, приводит к выбору действий, которые кажутся выгодными в краткосрочной перспективе, но препятствуют достижению оптимального коллективного результата. Подобные неточности усугубляются в динамических средах, где агенты должны постоянно адаптироваться к изменяющимся условиям и действиям других участников. В результате, системы могут колебаться между различными стратегиями, не сходясь к стабильному и эффективному решению, что существенно ограничивает их применимость в реальных задачах.

Быстрое снижение потерь автокодировщика [latex]\mathcal{L}_{\text{AE}}[/latex] на начальных этапах обучения демонстрирует эффективное освоение динамики среды в задачах SMAC, MPE и Matrix Games, независимо от их сложности. — Быстрое снижение потерь автокодировщика $\mathcal{L}_{\text{AE}}$ на начальных этапах обучения демонстрирует эффективное освоение динамики среды в задачах SMAC, MPE и Matrix Games, независимо от их сложности.

Парадигма Централизованного Обучения и Децентрализованного Исполнения

Парадигма Централизованного Обучения и Децентрализованного Исполнения (CTDE) представляет собой перспективное решение для задач, требующих масштабируемости и координации множества агентов. В рамках CTDE, агенты обучаются централизованно, используя глобальную информацию для выработки оптимальной стратегии. Однако, после обучения, каждый агент действует независимо, используя полученные знания для принятия решений в своей локальной среде. Такой подход позволяет сочетать преимущества глобальной оптимизации на этапе обучения с эффективностью и масштабируемостью децентрализованного исполнения, что особенно важно для сложных систем с большим числом взаимодействующих агентов. Преимуществом является возможность обучения более сложных стратегий, чем при полностью децентрализованном обучении, и снижение вычислительных затрат по сравнению с централизованным подходом, требующим координации всех агентов на каждом шаге.

Применение централизованного обучения позволяет агентам учитывать глобальное состояние среды и действия других агентов в процессе формирования стратегии. Это достигается путем агрегации информации от всех участников в единую систему обучения, что позволяет оптимизировать поведение каждого агента с учетом коллективной цели. Такой подход способствует улучшению координации между агентами, поскольку каждый из них обучается, опираясь на полную информацию о взаимодействиях в системе. В результате, наблюдается повышение общей производительности и эффективности выполнения задач, особенно в сложных многоагентных средах, где локальные действия каждого агента оказывают влияние на результат всей системы.

Точная оценка функции ценности (value function) представляет собой существенную проблему в обучении с подкреплением, особенно в многоагентных средах. Распространенной проблемой является переоценка (overestimation bias), когда алгоритмы склонны завышать ожидаемые будущие награды. Это происходит из-за максимального выбора действия (max-operation) в процессе оценки Q-функции, приводящего к систематической ошибке, которая может ухудшить процесс обучения и привести к субоптимальным политикам. Переоценка усугубляется в условиях сложной динамики и неполной информации, требуя разработки специальных методов для смягчения этого эффекта и обеспечения стабильного и эффективного обучения.

Методы декомпозиции ценности (Value Decomposition, VD) направлены на решение проблемы атрибуции в многоагентных системах и повышение точности оценки ценностных функций. Основная сложность заключается в определении вклада каждого агента в общую награду. VD техники разбивают глобальную ценность на локальные компоненты, соответствующие отдельным агентам или их подгруппам. Это позволяет более эффективно оценивать ценность действий каждого агента, уменьшая смещение в оценках и обеспечивая более точное обучение. Различные подходы VD используют разные стратегии декомпозиции, включая линейные комбинации, нелинейные функции и иерархические структуры, для более точного распределения кредита и улучшения координации между агентами.

Теоретические кривые показывают, что верхняя граница систематической ошибки оценки растет с увеличением числа агентов [latex]NN[/latex], что детально доказано в Теореме 1. — Теоретические кривые показывают, что верхняя граница систематической ошибки оценки растет с увеличением числа агентов $NN$ , что детально доказано в Теореме 1.

QSIM: Взвешенное Q-Обучение на Основе Сходства Действий для Надежной Координации

Метод QSIM предлагает новый подход к снижению смещения в оценке ценности (overestimation bias) в обучении с подкреплением. В основе лежит взвешивание целевого значения TD-ошибки (Temporal Difference error) на основе степени сходства действий. Вместо использования стандартного целевого значения, QSIM модифицирует его, умножая на коэффициент, который отражает степень семантической близости между выбранным действием и действиями, использованными для оценки ценности. Это позволяет уменьшить влияние завышенных оценок ценности, возникающих при использовании алгоритма Q-Learning, за счет учета функциональной связанности действий и снижения их влияния на целевое значение при обновлении Q-функции.

Алгоритм QSIM снижает влияние завышенных оценок Q-значений за счет учета функциональной связанности действий. Традиционные алгоритмы Q-обучения склонны к переоценке, особенно в сложных средах с большим пространством действий. QSIM решает эту проблему, взвешивая целевое значение TD-обучения на основе сходства между действиями. Более близкие по функциональности действия оказывают большее влияние на корректировку Q-значений, что приводит к более точным оценкам и снижает вероятность выбора неоптимальных действий, вызванных завышенными значениями. Такой подход позволяет QSIM достигать более стабильного обучения и лучшей производительности в задачах координации.

Для реализации взвешивания TD-цели на основе схожести действий, QSIM использует автокодировщики для обучения векторным представлениям действий (action embeddings). Эти представления кодируют семантическое значение каждого действия в многомерном пространстве, позволяя вычислять степень их взаимосвязи. Автокодировщики обучаются реконструировать исходное действие из сжатого представления, тем самым извлекая наиболее значимые характеристики. Полученные векторные представления используются для расчета косинусного сходства между действиями, что позволяет оценить функциональную взаимосвязь и взвесить TD-цель, снижая влияние завышенных оценок ценности.

Для снижения вычислительной сложности и уменьшения шума в процессе обучения, QSIM использует концепцию “близкого к жадному” пространства действий. Вместо рассмотрения всех возможных действий в каждом состоянии, алгоритм ограничивается рассмотрением только тех действий, которые демонстрируют высокую схожесть с жадным действием (действием с наивысшим текущим Q-значением). Это достигается путем определения порога схожести и отбора действий, чьи векторы в пространстве представлений (полученных, например, с помощью автокодировщика) находятся в пределах этого порога от вектора жадного действия. Ограничение пространства действий позволяет снизить вариативность оценок Q-функции и ускорить сходимость алгоритма, особенно в задачах с большим числом доступных действий.

Алгоритмы, улучшенные с помощью QSIM, демонстрируют превосходную производительность в задачах 10m_vs_11m и при противодействии простому противнику.

Проверка и Сравнение в Сложных Средах

Исследования, проведенные на стандартных тестовых платформах, таких как SMAC и MPE, убедительно демонстрируют превосходство разработанного алгоритма QSIM над существующими методами обучения с подкреплением. В ходе этих оценок QSIM последовательно показывает более высокие показатели эффективности и стабильности в сложных многоагентных средах. Полученные результаты свидетельствуют о значительном улучшении производительности в различных задачах, подтверждая способность алгоритма эффективно решать проблемы координации и обучения.

Ключевым преимуществом предложенного подхода QSIM является эффективное смягчение проблемы переоценки, часто возникающей в алгоритмах обучения с подкреплением. Переоценка, когда оценка ценности действия искусственно завышена, может приводить к нестабильности обучения и замедлять сходимость к оптимальной стратегии. QSIM, используя взвешивание на основе сходства действий, позволяет более точно оценивать ценность действий, уменьшая предвзятость переоценки. Это, в свою очередь, обеспечивает более стабильный процесс обучения и позволяет алгоритму быстрее находить оптимальные решения в сложных многоагентных средах.

В ходе оценки на платформе SMACv2, разработанный фреймворк демонстрирует устойчивую эффективность в стохастических средах. Результаты показывают, что система стабильно превосходит существующие алгоритмы в условиях случайных вариаций и неопределенностей, характерных для реальных сценариев. Эта устойчивость достигается благодаря способности фреймворка адаптироваться к меняющимся условиям и эффективно функционировать даже при наличии шума и неполной информации.

В ходе сравнительного анализа на картах StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC), разработанный алгоритм QSIM продемонстрировал значительное превосходство над существующими подходами в области многоагентного обучения с подкреплением. Исследования показали, что QSIM стабильно обеспечивает более высокие показатели побед на различных картах SMAC, что свидетельствует о его эффективности в сложных, стохастических средах. Преимущество QSIM над базовыми алгоритмами выражается не только в более высокой частоте побед, но и в улучшенной стабильности обучения, позволяя агентам быстрее адаптироваться и достигать оптимальной стратегии.

В рамках исследования была установлена строгая верхняя граница для смещения, возникающего при оценке Q-функции в многоагентном обучении с подкреплением. Данная граница выражается формулой $σ\sqrt{2ln|\mathcal{A}|N}$ , где σ представляет стандартное отклонение шума, |𝒜| — размер пространства действий, а N — количество эпизодов обучения. Полученное теоретическое ограничение позволяет количественно оценить влияние неопределенности и сложности задачи на точность алгоритма, а также служит основой для разработки более эффективных методов снижения смещения и повышения стабильности обучения.

Предложенная платформа расширяет возможности известных алгоритмов обучения с подкреплением, таких как Expected SARSA и Double Q-learning, адаптируя их для эффективной работы в сложных многоагентных средах. Вместо прямой замены, разработанный подход интегрируется с существующими методами, используя взвешивание по схожести действий для снижения систематической переоценки значений Q. Это позволяет добиться значительного улучшения стабильности обучения и скорости сходимости, особенно в ситуациях, когда агенты взаимодействуют и влияют друг на друга.

Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал Q-обучения с взвешиванием на основе сходства действий для решения ключевых проблем в области многоагентного обучения с подкреплением. Использование взвешивания позволяет более эффективно оценивать ценность действий в сложных взаимодействиях между агентами, снижая предвзятость переоценки и обеспечивая стабильность процесса обучения. Такой подход особенно важен в сценариях, где агенты действуют в неопределенной и стохастической среде, требуя более точной оценки долгосрочных последствий своих действий. В результате, Q-обучение с взвешиванием на основе сходства действий открывает новые возможности для создания интеллектуальных многоагентных систем, способных эффективно сотрудничать и конкурировать в сложных условиях, что подтверждается улучшенными показателями в таких эталонных средах, как SMAC и MPE.

Визуализация обученных векторных представлений действий агента Stalker в сценарии SMAC3s5z показывает, что t-SNE проекция и матрица схожести действий демонстрируют структуру пространства действий агента.

Перспективы: К Масштабируемому и Надежному Многоагентному Обучению

Сочетание QSIM с методами декомпозиции ценности, такими как QMIX, открывает перспективы для значительного улучшения масштабируемости и устойчивости обучения с подкреплением для нескольких агентов. QSIM, фокусируясь на оценке сходства действий, может быть эффективно интегрирован с QMIX, который позволяет декомпозировать общую функцию ценности на индивидуальные функции ценности агентов. Такое объединение позволяет решать более сложные задачи, где координация между агентами критически важна, и обеспечивает более стабильное обучение даже при увеличении количества агентов и сложности среды. Исследования показывают, что подобный подход позволяет агентам лучше понимать последствия своих действий в контексте действий других агентов, что приводит к более эффективной совместной работе и повышению общей производительности системы.

Исследования направлены на повышение точности вычислений сходства действий в многоагентном обучении с подкреплением за счет использования более сложных методов встраивания действий. Традиционные подходы часто полагаются на простые представления действий, которые могут упускать важные нюансы и взаимосвязи. Разработка и применение продвинутых техник, таких как автоэнкодеры или трансформеры, способных улавливать более тонкие характеристики действий и их контекст, позволяет создавать более информативные векторы встраивания. Это, в свою очередь, приводит к более точной оценке сходства между действиями, что критически важно для эффективной координации и кооперации агентов в сложных средах. Улучшенное представление действий потенциально позволяет агентам лучше обобщать полученный опыт и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, повышая общую производительность и устойчивость системы.

Перспективы применения алгоритма QSIM в реальных системах, таких как робототехника и автономные устройства, представляют значительный интерес для дальнейших исследований. Успешная интеграция QSIM позволит создавать более эффективные алгоритмы координации и кооперации между агентами в сложных, динамично меняющихся условиях. В частности, в робототехнике это может привести к разработке роев роботов, способных совместно выполнять сложные задачи, такие как поисково-спасательные операции или сборка сложных конструкций. В автономных системах, таких как беспилотные автомобили или дроны, QSIM может способствовать улучшению координации между транспортными средствами, повышению безопасности и оптимизации трафика. Дальнейшие исследования в этой области направлены на адаптацию алгоритма к различным типам сенсорных данных и разработку методов обучения, позволяющих агентам быстро адаптироваться к новым ситуациям и взаимодействовать с окружающей средой.

Данная работа вносит значительный вклад в создание интеллектуальных агентов, способных эффективно координировать свои действия и взаимодействовать в сложных средах. Развитие подобных систем открывает новые возможности для решения широкого спектра задач, начиная от оптимизации работы промышленных роботов и заканчивая управлением автономными транспортными средствами. Способность к эффективной координации и кооперации позволяет агентам достигать целей, недостижимых для отдельных участников, и адаптироваться к динамично меняющимся условиям. Результаты исследования закладывают основу для создания более гибких, надежных и масштабируемых систем искусственного интеллекта, способных к совместной деятельности в различных областях применения.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в области обучения с подкреплением для нескольких агентов. Авторы, подобно тем, кто ищет элегантное решение в математической задаче, предлагают метод QSIM для борьбы со смещением переоценки. Этот подход, основанный на взвешивании схожести действий, стремится к созданию более стабильного и точного сигнала обучения, что особенно важно при использовании методов декомпозиции значений. Как однажды заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что логично». Данное исследование подтверждает эту мысль, представляя собой попытку построить алгоритм, основанный на логических принципах, а не просто на эмпирических результатах.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует снижение переоценки в многоагентном обучении с подкреплением, лишь приоткрывает завесу над истинной сложностью проблемы. Несмотря на элегантность подхода, основанного на взвешивании Q-значений через схожесть действий, остается открытым вопрос о надежности метрики схожести в динамически меняющихся средах. Всегда ли “похожие” действия действительно ведут к сопоставимым результатам, или это лишь иллюзия, порожденная ограниченностью наблюдаемых данных? Доказательство сходимости алгоритма в условиях неполной информации остается непростой задачей.

Очевидным направлением для будущих исследований представляется разработка адаптивных метрик схожести, учитывающих контекст и индивидуальные особенности каждого агента. Более того, необходимо исследовать возможности комбинации QSIM с другими методами борьбы с переоценкой, такими как двойное Q-обучение или приоритезированный опыт повтора. Истинная элегантность решения проявится не в простом снижении ошибки, а в доказанной устойчивости к шуму и неопределенности.

В конечном счете, борьба с переоценкой — это не просто техническая проблема, а отражение фундаментальной сложности моделирования реального мира. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина, и лишь строгое доказательство позволит отличить истинный прогресс от временного везения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22786.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-28 16:35